Was ist das eigentlich? Cyberrisiken verständlich erklärt

Es wird viel über Cyberrisiken gesprochen. Oftmals fehlt aber das grundsätzliche Verständnis, was Cyberrisiken überhaupt sind. Ohne diese zu verstehen, lässt sich aber auch kein Versicherungsschutz gestalten.

Beinahe alle Aktivitäten des täglichen Lebens können heute über das Internet abgewickelt werden. Online-Shopping und Online-Banking sind im Alltag angekommen. Diese Entwicklung trifft längst nicht nur auf Privatleute, sondern auch auf Firmen zu. Das Schlagwort Industrie 4.0 verheißt bereits eine zunehmende Vernetzung diverser geschäftlicher Vorgänge über das Internet.

Anbieter von Cyberversicherungen für kleinere und mittelständische Unternehmen (KMU) haben Versicherungen die Erfahrung gemacht, dass trotz dieser eindeutigen Entwicklung Cyberrisiken immer noch unterschätzt werden, da sie als etwas Abstraktes wahrgenommen werden. Für KMU kann dies ein gefährlicher Trugschluss sein, da gerade hier Cyberattacken existenzbedrohende Ausmaße annehmen können. So wird noch häufig gefragt, was Cyberrisiken eigentlich sind. Diese Frage ist mehr als verständlich, denn ohne (Cyber-)Risiken bestünde auch kein Bedarf für eine (Cyber-)Versicherung.

Wo erhalte ich vollständige Informationen über 1T6-521?

Nachfolgend finden Sie alle Details zu Übungstests, Dumps und aktuellen Fragen der 1T6-521: Application Performance Analysis and Troubleshooting Prüfung.

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Aktuelle 1T6-521 Fragen aus echten Tests von Killexams.com - easy finanz | easyfinanz

 

Appendix K: Network meta-analysis reporting standards

Reporting results of network meta-analysis (NMA) should meet the criteria in the modified version of the PRISMA-NMA checklist specified below. The modified version of the checklist includes only a subset of items in the full checklist that are specifically applicable to reporting the results of network meta-analysis.

Modified PRISMA-NMA checklist (reproduced and modified with permission)

1. Describe the reasons for the evidence review in the context of what is already known, including why an NMA has been conducted.

2. Specify the study characteristics (for example, PICOs, length of follow-up) and report characteristics (for example, years considered, language, publication status) used to decide the eligibility of studies, giving the reasons for the characteristics used. Clearly describe eligible treatments included in the treatment network and note whether any have been clustered or merged into the same node (with justification).

3. Describe methods used to explore the geometry of the treatment network and potential biases related to it (for example, if there are important links in the network where the studies are at high-risk of bias). This should include how the evidence base has been graphically summarised for presentation, and what characteristics were compiled and used to describe the evidence base to readers.

4. State the principal summary measures (for example, risk ratio, difference in means). Also describe the use of additional summary measures assessed, such as treatment rankings and surface under the cumulative ranking curve (SUCRA) values, as well as modified approaches used to present summary findings from meta-analyses.

5. Describe the methods of handling data and combining results of studies for each NMA. This should include, but not be limited to:

a) handling of multi-arm trials

b) selection of variance structure

c) selection of prior distributions in Bayesian analyses

d) test of model fit.

6. Describe the statistical methods used to evaluate the agreement of direct and indirect evidence in the treatment network(s) studied. Describe efforts taken to address inconsistency when found.

7. Describe methods of additional analyses if done, indicating which were pre-specified. This may include, but not be limited to, the following:

a) sensitivity or subgroup analyses

b) meta-regression analyses

c) alternative formulations of the treatment network

d) use of alternative prior distributions for Bayesian analyses (if applicable).

8. Provide a network graph of the included studies to enable visualisation of the geometry of the treatment network.

9. Provide a brief overview of characteristics of the treatment network. This may include commentary on the abundance of trials and randomised patients for the different interventions and pairwise comparisons in the network, gaps of evidence in the treatment network, and potential biases reflected by the network structure (for example, publication bias).

10. Present results of each meta-analysis done, including confidence/credible intervals. In larger networks, authors may focus on comparisons versus a particular comparator (for example, placebo or standard care). League tables and forest plots may be considered to summarise pairwise comparisons. If additional summary measures were explored (such as treatment rankings), these should also be presented.

11. Describe results from investigations of inconsistency. This may include such information as measures of model fit to compare consistency and inconsistency models, P values from statistical tests, or summary of inconsistency estimates from different parts of the treatment network.

12. give results of additional analyses, if done (for example, sensitivity or subgroup analyses, meta-regression analyses, alternative network geometries studied, alternative choice of prior distributions for Bayesian analyses).

13. Discuss limitations at study and outcome level (for example, risk of bias), and at review level (for example, incomplete retrieval of identified research, reporting bias). Comment on the validity of the assumptions, such as transitivity and consistency. Comment on any concerns regarding network geometry (for example, avoidance of certain comparisons).


Network software

UKtech50 2022: The most influential people in UK technology

In this week’s Computer Weekly, they reveal the 50 most influential people in UK IT for 2022, and talk to the winner of the 12th annual UKtech50, National Cyber Security Centre CEO Lindy Cameron. Also, they take an in-depth look at the crisis in chip supply and what’s needed to solve it. Read the issue now. Continue Reading


MSc Social Network Analysis

The programme offers a comprehensive training in social network analysis, covering theories, methods and applications of social networks in social sciences. Students will learn the theoretical foundations of social network analysis, the constitutive elements of research design, techniques for data collection, advance methods for social network data analysis and visualization, statistical modelling of social networks and mixed methods.

The learning environment will include face to face lectures, computer assisted workshops, and applications of social network theories and methods to a variety of substantive fields in social sciences. With an interdisciplinary combination of lecturers from the Mitchell Centre for Social Network Analysis, who specialise in mathematics, social statistics, sociology and criminology, the teaching team will guide and supervise students in all the aspects related to social network research. Areas of applications include (but are not limited to) online networks, criminal networks, health network, cultural networks, scientific networks, migration networks and academic networks.


 




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https://arfansaleemfan.blogspot.com/2020/08/1t6-521-application-performance.html
https://sites.google.com/view/killexams-1t6-521-exam-questio
http://killexamstestprep.blogdigy.com/1t6-521-application-performance-analysis-and-troubleshooting-practice-test-by-killexams-com-11393600
https://www.coursehero.com/file/77174054/Application-Performance-Analysis-and-Troubleshooting-1T6-521pdf/
https://drp.mk/i/0dDT5tHddG
https://youtu.be/GqzBFZOtaJI
https://killexams-1t6-521.jimdofree.com/
https://www.instapaper.com/read/1396840883
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Warum sind Cyberrisiken so schwer greifbar?

Als mehr oder weniger neuartiges Phänomen stellen Cyberrisiken Unternehmen und Versicherer vor besondere Herausforderungen. Nicht nur die neuen Schadenszenarien sind abstrakter oder noch nicht bekannt. Häufig sind immaterielle Werte durch Cyberrisiken in Gefahr. Diese wertvollen Vermögensgegenstände sind schwer bewertbar.

Obwohl die Gefahr durchaus wahrgenommen wird, unterschätzen viele Firmen ihr eigenes Risiko. Dies liegt unter anderem auch an den Veröffentlichungen zu Cyberrisiken. In der Presse finden sich unzählige Berichte von Cyberattacken auf namhafte und große Unternehmen. Den Weg in die Presse finden eben nur die spektakulären Fälle. Die dort genannten Schadenszenarien werden dann für das eigene Unternehmen als unrealistisch eingestuft. Die für die KMU nicht minder gefährlichen Cyber­attacken werden nur selten publiziert.

Aufgrund der fehlenden öffentlichen Meldungen von Sicherheitsvorfällen an Sicherheitsbehörden und wegen der fehlenden Presseberichte fällt es schwer, Fakten und Zahlen zur Risikolage zu erheben. Aber ohne diese Grundlage fällt es schwer, in entsprechende Sicherheitsmaßnahmen zu investieren.

Erklärungsleitfaden anhand eines Ursache-Wirkungs-Modells

Häufig nähert man sich dem Thema Cyberrisiko anlass- oder eventbezogen, also wenn sich neue Schaden­szenarien wie die weltweite WannaCry-Attacke entwickeln. Häufig wird auch akteursgebunden beleuchtet, wer Angreifer oder Opfer sein kann. Dadurch begrenzt man sich bei dem Thema häufig zu sehr nur auf die Cyberkriminalität. Um dem Thema Cyberrisiko jedoch gerecht zu werden, müssen auch weitere Ursachen hinzugezogen werden.

Mit einer Kategorisierung kann das Thema ganzheitlich und nachvollziehbar strukturiert werden. Ebenso hilft eine solche Kategorisierung dabei, eine Abgrenzung vorzunehmen, für welche Gefahren Versicherungsschutz über eine etwaige Cyberversicherung besteht und für welche nicht.

Die Ursachen sind dabei die Risiken, während finanzielle bzw. nicht finanzielle Verluste die Wirkungen sind. Cyberrisiken werden demnach in zwei Hauptursachen eingeteilt. Auf der einen Seite sind die nicht kriminellen Ursachen und auf der anderen Seite die kriminellen Ursachen zu nennen. Beide Ursachen können dabei in drei Untergruppen unterteilt werden.

Nicht kriminelle Ursachen

Höhere Gewalt

Häufig hat man bei dem Thema Cyberrisiko nur die kriminellen Ursachen vor Augen. Aber auch höhere Gewalt kann zu einem empfindlichen Datenverlust führen oder zumindest die Verfügbarkeit von Daten einschränken, indem Rechenzentren durch Naturkatastrophen wie beispielsweise Überschwemmungen oder Erdbeben zerstört werden. Ebenso sind Stromausfälle denkbar.

Menschliches Versagen/Fehlverhalten

Als Cyberrisiken sind auch unbeabsichtigtes und menschliches Fehlverhalten denkbar. Hierunter könnte das versehentliche Veröffentlichen von sensiblen Informationen fallen. Möglich sind eine falsche Adressierung, Wahl einer falschen Faxnummer oder das Hochladen sensibler Daten auf einen öffentlichen Bereich der Homepage.

Technisches Versagen

Auch Hardwaredefekte können zu einem herben Datenverlust führen. Neben einem Überhitzen von Rechnern sind Kurzschlüsse in Systemtechnik oder sogenannte Headcrashes von Festplatten denkbare Szenarien.

Kriminelle Ursachen

Hackerangriffe

Hackerangriffe oder Cyberattacken sind in der Regel die Szenarien, die die Presse dominieren. Häufig wird von spektakulären Datendiebstählen auf große Firmen oder von weltweiten Angriffen mit sogenannten Kryptotrojanern berichtet. Opfer kann am Ende aber jeder werden. Ziele, Methoden und auch das Interesse sind vielfältig. Neben dem finanziellen Interesse können Hackerangriffe auch zur Spionage oder Sabotage eingesetzt werden. Mögliche Hackermethoden sind unter anderem: Social Engineering, Trojaner, DoS-Attacken oder Viren.

Physischer Angriff

Die Zielsetzung eines physischen Angriffs ist ähnlich dem eines Hacker­angriffs. Dabei wird nicht auf die Tools eines Hackerangriffs zurückgegriffen, sondern durch das physische Eindringen in Unternehmensgebäude das Ziel erreicht. Häufig sind es Mitarbeiter, die vertrauliche Informationen stehlen, da sie bereits den notwendigen Zugang zu den Daten besitzen.

Erpressung

Obwohl die Erpressung aufgrund der eingesetzten Methoden auch als Hacker­angriff gewertet werden könnte, ergibt eine Differenzierung Sinn. Erpressungsfälle durch Kryptotrojaner sind eines der häufigsten Schadenszenarien für kleinere und mittelständische Unternehmen. Außerdem sind auch Erpressungsfälle denkbar, bei denen sensible Daten gestohlen wurden und ein Lösegeld gefordert wird, damit sie nicht veröffentlicht oder weiterverkauft werden.

Ihre Cyberversicherung sollte zumindet folgende Schäden abdecken:

Cyber-Kosten:

  • Soforthilfe und Forensik-Kosten (Kosten der Ursachenermittlung, Benachrichtigungskosten und Callcenter-Leistung)
  • Krisenkommunikation / PR-Maßnahmen
  • Systemverbesserungen nach einer Cyber-Attacke
  • Aufwendungen vor Eintritt des Versicherungsfalls

Cyber-Drittschäden (Haftpflicht):

  • Befriedigung oder Abwehr von Ansprüchen Dritter
  • Rechtswidrige elektronische Kommunikation
  • Ansprüche der E-Payment-Serviceprovider
  • Vertragsstrafe wegen der Verletzung von Geheimhaltungspflichten und Datenschutzvereinbarungen
  • Vertragliche Schadenersatzansprüche
  • Vertragliche Haftpflicht bei Datenverarbeitung durch Dritte
  • Rechtsverteidigungskosten

Cyber-Eigenschäden:

  • Betriebsunterbrechung
  • Betriebsunterbrechung durch Ausfall von Dienstleister (optional)
  • Mehrkosten
  • Wiederherstellung von Daten (auch Entfernen der Schadsoftware)
  • Cyber-Diebstahl: elektronischer Zahlungsverkehr, fehlerhafter Versand von Waren, Telefon-Mehrkosten/erhöhte Nutzungsentgelte
  • Cyber-Erpressung
  • Entschädigung mit Strafcharakter/Bußgeld
  • Ersatz-IT-Hardware
  • Cyber-Betrug